过去的2023年,黑产猖獗、勒索横行,来自网络空间的威胁态势依旧严峻,企业面临的安全挑战愈加复杂。在此背景下,如何高效落地常态化、体系化、实战化的安全运营成为业界关注的焦点。
2024年,网络安全行业发展或许面临诸多挑战,但依然蕴含新机。安全大模型加速落地,让人机协同不再是设想;效果导向之下,创新技术和产品层出不穷;长期主义成为共识,越来越多企业选择做难而正确的事。融汇智见,方能破境,山重水复之外,总有柳暗花明。
网络安全运营与实战大会(原网络安全分析与情报大会)是微步于2017年牵头发起的网络安全行业盛会之一,迄今已成功召开五届。大会汇聚中外上百位行业领袖、网络安全专家出席并进行精彩分享,累计参会观众近万人次。
今年CSOP大会以“智见·破境”为主题,将先后在北京、上海、深圳、香港四地召开。大会将围绕新型网络威胁,以及智能技术手段革新带来的变化与挑战,邀请政府相关机构、院士专家,以及高校、金融、能源、制造、互联网等行业的安全负责人,从安全大模型落地、安全情报应用、终端安全建设、实网攻防演练、勒索演练等诸多热点议题展开,共同探讨安全运营创新应变之道。
CSOP 2024北京站将于4月11日率先启幕,一线实战干货,精彩不容错过。
大会官网:www.threatbook.cn/next/csop
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。